-
公开(公告)号：CN103794065B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201410035986.6
申请日：2014-01-24
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/081
Abstract: 本发明公开了一种主动式的城市道路区域信号配时参数协同优化方法，通过循环迭代过程，确定路网关键交叉口及其上游关联交叉口的交通需求控制量，进而实现了区域范围内交叉口信号配时参数的协同优化。该方法可将路网局部范围内的过量交通需求提前分散至上游关联交叉口，有效克服了现有区域路网交通信号协同优化方法仅能被动适应交通需求无法主动调节路网交通需求分布，以及优化求解过程中全局和局部最优兼容性不足、求解复杂度高和优化目标不合理等弊端，可有效发挥交通信号控制系统在提升城市道路交通系统的运行效率，主动缓解城市交通拥堵的重要作用，方法具有较高的实时性、适用性和可操作性特点。
-
公开(公告)号：CN102800197B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210045464.5
申请日：2012-02-27
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 一种城市道路路段动态交通流基础数据的预处理方法，包括步骤：动态获取交通流基础数据并进行时间规整；分车道交通流基础数据有效性检验；分车道交通流基础数据时间汇集；分车道交通流基础数据单个车辆行驶方向断面空间汇集；单个车辆行驶方向断面动态交通流缺失数据估计。本发明基于固定式车辆检测器采集数据特点，采用阈值法结合交通流理论的基本思想，提供了一套数据有效性检验方法；针对不同的数据缺失模式，合理利用历史数据，最大限度地保证数据的连续性和完整性；数据预处理涉及的算法同时兼顾实时性和准确性的要求，数据分析处理能力较强，对城市智能运输系统建设、提高道路交通信息化水平、改善道路运营管理水平有积极意义。
-
公开(公告)号：CN117593908B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311453508.2
申请日：2023-11-02
IPC: G08G1/14 , G08G1/052 , G08G1/0968
Abstract: 本申请涉及一种车辆轨迹估计方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：根据目标路段的终点通行状态和目标车辆的排队序列，确定目标车辆在目标路段的目标停车位置；根据目标停车位置确定目标车辆的待行驶距离，根据待行驶距离和目标车辆的当前速度调整目标车辆的行驶速度，得到调整后的行驶速度，并根据调整后的行驶速度更新待行驶距离，得到更新后的待行驶距离，根据更新后的待行驶距离确定目标车辆的行驶轨迹点；迭代计算更新后的待行驶距离，直至更新后的待行驶距离对应的行驶轨迹点在目标路段之外为止；根据各行驶轨迹点确定目标车辆的目标行驶轨迹，采用本方法能够准确率的实现对车辆轨迹的估计，可靠性高。
-
公开(公告)号：CN112084928B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010920823.1
申请日：2020-09-04
Applicant: 东南大学
IPC: G06V20/40 , G08G1/017 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉注意力机制和ConvLSTM网络的道路事故检测方法，包括如下步骤：收集和划分事故图片数据集和视频数据集；搭建事故外观特征提取网络；训练事故外观特征提取网络；在训练后的事故外观特征提取模型的基础上引入事故的运动特征提取网络，完成总事故检测模型的搭建；使用视频数据训练集对总事故检测模型进行训练；通过训练后的总事故检测模型进行事故检测。本发明采用基于视觉注意力模块CBAM和图像特征提取网络ResNet‑50融合的事故外观特征提取模型，能够捕捉更局部，更具体的事故外观特征；采用了ConvLSTM网络捕捉事故运动特征，弥补了RNN和LSTM网络无法很好捕捉事故运动特征等缺陷，从而提高了事故检测精度。
-
公开(公告)号：CN117456721A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311181008.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网联车轨迹数据的高速公路交通状态鲁棒估计方法，包括：构建虚拟的斜交网格；计算每个斜交网格单元内的交通状态代表值，构建交通状态观测矩阵；将交通状态估计转化为低秩矩阵补全问题；建立基于低秩和稀疏矩阵恢复的鲁棒交通状态估计模型；引入辅助变量保留原始状态观测信息，将鲁棒交通状态估计模型转化为多变量优化问题，采用交替方向乘子法将多变量优化问题分解为多个子变量优化问题，迭代更新多个子变量。本发明具有高精度、可靠的估计性能，为精细化的主动交通管理与控制应用提供了更可靠的支撑，提升了交通状态估计模型在现实应用场景下的鲁棒性，面向大规模路网场景时具有更高的计算效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115829424A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211497496.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于无参数非凸松弛低秩张量补全的交通数据修复方法，包括：按地点、日期、时间三个维度，将包含缺失数据的交通数据构建为位置×日期×时间的三维张量提出基于对数的无参数非凸松弛函数，以此构建基于低秩张量补全的交通数据修复模型；考虑模型求解效率和去除等式约束，构建模型的增广拉格朗日函数；根据ADMM框架，将模型的多变量优化问题转化三个单变量子优化问题，初始化张量依次更新三个变量；以作为输入，利用交叉方向乘子算法迭代优化直至满足收敛条件，获得低秩张量本发明能够实现交通数据的智能准确修复。
-
公开(公告)号：CN112634620B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011546643.8
申请日：2020-12-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于Encoder‑Decoder深度神经网络的路网动态交通分配方法，依托于车辆轨迹数据，采用LSTM神经网络模型构建Encoder‑Decoder模型，输入为路网交通多时段车流OD，输出为道路断面流量以及交叉口进口道转向流量，构建模型过程引入Attention机制，进行动态交通分配，得到路网交通需求与实际道路流量之间的非线性映射关系。本发明得到的分配模型结果精度较高，解决了传统方法存在的精度低、实时性差等弊端，为解决交通关键技术问题提供有力支撑。
-
公开(公告)号：CN113299107A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110498844.3
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/123
Abstract: 本发明公开了一种多目标融合的交叉口动态车辆网联速度引导控制方法，根据车辆及道路信息，设定合理的初始车辆预测范围，制定车辆运行过程中多目标融合下的目标函数；采用滚动时域的模型预测控制的方法，将智能网联环境下的所有自动驾驶车辆进行动态车队划分，并优化车队的运行效率并保障车队运行的安全性与稳定性；采用二次规划求解的方法，求解车辆的控制变量与状态变量在多目标融合后的优化结果，并给车辆运行提供动态速度建议。本发明可以有效弥补现有车辆网联速度引导控制方法的缺陷。
-
公开(公告)号：CN110415523B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910746473.9
申请日：2019-08-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于车辆出行轨迹数据的信号控制子区划分方法，该方法包括S1根据车辆轨迹数据，计算一段时间内研究区域各交叉口对之间的平均OD流量并做归一化处理，基于此构建全连通无向加权图；S2用Newman算法对路网进行划分得到划分后的初始路网子区；S3计算路段双向平均密度；S4利用自适应尺度NJW算法将路网划分为多个控制子区；S5选取能得到最好评价指标的方案为较优的控制子区划分方案。本发明提升了初始路网子区内交叉口信号控制的协调性，为后续进一步面向区域门限控制子区划分做出了初始划分方案。
-
公开(公告)号：CN109191872B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201811180897.5
申请日：2018-10-09
Applicant: 东南大学
IPC: G08G1/08
Abstract: 本发明公开了一种基于号牌数据的路口交通流特征参数提取方法，步骤为：1、获取路网内路口卡口式电子警察检测到的号牌数据，并获取卡口式电子警察设备与交叉口对照表、路段与上下游交叉口对照表；2、获得每辆被检测车辆的驶离特征参数；3、在每一条过车数据后，增加该辆车在上游交叉口的过车信息；4、计算获得每条过车数据在路段上游交叉口的车辆到达特征参数；5、分别提取被检测车辆、位于被检测车辆前后的同周期且在上游交叉口有过车记录的最近车辆的行驶特征参数；6、根据得出的车辆驶离、到达、行驶特征参数补全车辆的路段“行程时间”，得出路段的交通状态，将交通状态上传到路口信号机，进而对路口信号配时进行调整。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
134
records
(took 0.04 seconds)
